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Enregistrement W4317402231 · doi:10.1186/s12954-023-00733-w

Attitudes towards people who use substances: a survey of mental health clinicians from an urban hospital in British Columbia

2023· article· en· W4317402231 sur OpenAlexafffundabout
Angela Russolillo, Meijiao Guan, Elizabeth J. Dogherty, Maja Kolar, Jennifer Runhong Du, Elísabet Brynjarsdóttir, Michelle Carter

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalSimon Fraser UniversityProvidence Health Care
Organismes subventionnairesProvidence Health Care
Mots-clésMental healthHarm reductionMedicineSubstance abuseHealth psychologyPsychiatryOptimismClinical psychologyStigma (botany)Family medicinePublic healthPsychologyNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stigma and other barriers limit harm reduction practice integration by clinicians within acute psychiatric settings. The objective of our study was to explore mental health clinician attitudes towards substance use and associations with clinical experience and education level. The Brief Substance Abuse Attitudes Survey was completed among a convenience sample of mental health clinicians in Vancouver, British Columbia. Five predefined attitude subgroups were evaluated. Respondents' attitudes towards substance use were associated with level of education on questions from two (non-stereotyping [p = 0.012] and treatment optimism [p = 0.008]) subscales. In pairwise comparisons, postgraduate education was associated with more positive attitudes towards relapse risk (p = 0.004) when compared to diploma-educated respondents. No significant associations were observed between years of clinical experience and participant responses. Our findings highlight important aspects of clinician attitudes that could improve harm reduction education and integration into clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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